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1、直方圖例NO組界組中心點次數1119.5126122.7532126132.5129.25113132.5139135.75104139145.5142.25305145.5152148.75216152158.5155.25117158.5165161.75118165171.5168.2533 31111101030302121111111113 30 05 5101015152020252530303535119.5126119.5126126132.5126132.5132.5139132.5139139145.5139145.5145.5152145.5152152158.51521
2、58.5158.5165158.5165165171.5165171.5下限下限SL130四.如何依據圖案的分佈狀態判斷1.如圖中顯示中間高,兩邊低,有集中的趨勢,表示規格.重量等計量值的相關特性都處於安全的狀態之下,製品工程狀況良好.如下圖所示:0 01 12 23 34 45 56 67 78 89 910102.如圖中顯示缺齒形圖案,圖形的柱形高低不一呈現缺齒狀態,這種情形一般就來大都是製作直方圖的方法或數據收集(測量)方法不正確所產生.如下圖所示:0 01 12 23 34 45 56 67 78 89 93.如圖所示為絕壁形,另外一邊拖著尾巴,這種偏態型在理論上是規格值無法取得某一數
3、值以下所產生之故,在品質特性上並沒有問題,但是應檢討尾巴拖長在技術上是否可接受;例治工具的鬆動或磨損也會出現拖尾巴的情形.如下圖所示:0 01 12 23 34 45 56 67 78 89 910104.雙峰型有兩種分配相混合,例如兩臺機器或兩種不同原料間有差異時,會出現此種情形,因測定值受不同的原因影響,應予層別后再作直方圖.0 01 12 23 34 45 56 67 78 89 95.離散型 測定有錯誤,工程調節錯吳或使用不同原材所引起,一定有異常原存在,只要去除,即可制造出合規格的制品0 01 12 23 34 45 56 67 78 89 910106.高原型不同平均值的分配混合在
4、一起,應層別之后再作直方圖0 01 12 23 34 45 56 67 78 89 91010五.與規格值或標準值作比較1.符合規格 A.理想型:制品良好,能力足夠.制程能力在規格界限內,且平均值與規格中心一致,平均值加減4倍標準差為規格界限,制程稍有變大或變小都不會超過規格值是一種最理想的直方圖.0 01 12 23 34 45 56 67 78 8B.一則無餘裕:制品偏向一邊,而另一邊有餘裕很多,若製程再變大(或變小),很可能會有不良發生,必須設法使製程中心值與規格中心值吻合才好.0 01 12 23 34 45 56 67 7C.兩側無餘裕:制品的最小值均在規格內,但都在規格上下兩端內,
5、且其中心值與規格中心值吻合,雖沒有不良發生,但若製程稍有變動,說會有不良品發生之危險,要設法提高製程的精度才好.0 01 12 23 34 45 56 67 78 89 92.不符合規格A.平均值偏左(或偏右) 如果平均值偏向規格下限並伸展至規格下限左邊,或偏向規格上限伸展到規格上限的右邊,但製程呈常態分配,此即表示平均位置的偏差,應對固定的設備,機器,原因等方向去追查.0 01 12 23 34 45 56 67 78 8B.分散度過大:實際製程的最大值與最小值均超過規格值,有不良品發生(斜線規格),表示標準差太大,制程能力不足,應針對人員,方法等方向去追查,要設法使產品的變異縮小,或是規格
6、訂的太嚴,應放寬規格.0 01 12 23 34 45 56 67 78 8C.表示製程之生產完全沒有依照規格去考慮,或規格訂得不合理,根本無法達到規格.0 01 12 23 34 45 56 67 7六.直方圖在應用上必須注意事項1.直方圖可根據由形圖按分佈形狀來觀察製程是否正常.2.產品規格分佈圖案可與標準規格作比較,有多大的差異.3.是否必要再進一步層別化.第八章 管制圖從每日生產的產品線中所測得的從每日生產的產品線中所測得的零亂數據中零亂數據中, ,找出經常發生和偶然發生找出經常發生和偶然發生事故的數據事故的數據, ,以便幫助找出問題原因以便幫助找出問題原因, ,這就是非依靠管制圖不可
7、這就是非依靠管制圖不可. . 管制圖分為兩大類管制圖分為兩大類, ,本文每一類舉本文每一類舉一例進行講解一例進行講解一.計量值管制圖作為管制制程的計量值管制圖,一方面以平均數管制圖管制平均數的變化,以全距管制其變異的情形.本節將介紹平均數與全距管制圖,將就管制圖在制程中的每一步詳加描述. 計量值管制圖的種類如下:數據名稱管制圖計量值平均數與全距管制圖XR管制圖平均數與標準差管制圖 X S管制圖個別值管制圖X管制圖實例:平均數與全距管制圖某廠制造全銅棒,為控制其品質,選定內徑為管制項目,並決定以X-R管制圖來管制該制程的內徑量度,並於每小時隨機抽取5個樣本測定,共收集最近製程之數據125個,將其
8、數據依測定順序及生產時間排列成25組,每組樣本5個,每組樣數5個,記錄數據如下:樣本組X1X2X3X4X51404038434124042393939342394143404404039424154239424340643414140417433837424183743433540樣本組X1X2X3X4X5103941413638114044424039124338394142133840363941143635393839154039403948164246464747173640434143183739403842194037393943204740393640214037404342樣本
9、組X1X2X3X4X5223939394045233133353935244040404142254644414139樣本組12345678各組平均數40.4 39.84140.4 41.241.241.239.6全距53434268樣本組1011121314151617各組平均數394140.6 38.8 37.441.245.640.6樣本組1819202122232425各組平均數39.239.640.4 40.440.434.640.642.2全距561166827計算如下:X=40.264 R=5.查系數表,當N=5時,D4=2.115,D3=0X管制圖上下限:CL= =40.264
10、UCL= + =43.4249LCL= - =37.1031R管制圖上下限:CL= =5.48UCL= =11.5867LCL= =0X管制圖X管制圖40.440.439.839.8414140.440.439.639.641.241.23939414140.640.638.838.837.437.441.241.245.645.640.640.639.239.239.639.640.440.440.440.440.440.434.634.640.640.642.242.241.241.241.241.241.241.23434353536363737383839394040414142424
11、3434444454546461 12 23 34 45 56 67 78 89 91010111112121313141415151616171718181919202021212222232324242525樣本號數樣本號數測量值測量值R管制圖5 53 34 43 34 42 26 68 85 5 5 5 5 5 5 5 5 54 49 95 57 75 56 611116 6 6 68 82 27 70 02 24 46 68 8101012121 12 23 34 45 56 67 78 89 9101011111212131314141515161617171818191920202
12、1212222232324242525樣本號數樣本號數觀測值觀測值分析結論在管制圖中有第16個及第23個樣本組的點分別超出管制上限及管制下限,表示制程平均發生變化,而R管制圖並無點超出界限或在界限上,表示制程變異並未增大.二.計數值管制圖 1.何謂計數值? 商品制造的品質評定標準有計量型態,例如:直徑,容量;然而有些品質特性定義為良品或不良品將更合理.所謂計數值就是可以計數的數據,如不良品數,缺點數等. 2.計數值管制圖的類型 數據名稱管制圖計數值不良率管制圖P管制圖不良個數管制圖PN管制圖缺點數管制圖C管制圖單位缺點數管制圖U管制圖P管制圖實例運用條件:1.產品不是良品就是不良品2.抽樣放回
13、3.彼此獨立進行 樣品不良率計算公式為: P=標準差公式為: S=上下限計算公式如下:管制上限(ucl): = +3 ( 為平均不良率,n為樣本數) 中心線(cl) : 管制下限(lcl) = -3 如果下限計算結果可能為負數,因為二項分配並不對稱,且其下限為零,故當管制下限出現小于零的情況,應取0表示.平均不良率應用加權平均數來計算(用不良數總數與全體的樣本總數之比).例: 寶光廠生產的MOUSE用的包裝袋,檢驗其底部是否有破損即包裝為不良品,取30個樣本,每個樣本數為50個,這些樣本是在機器每天三班制的連續工作每半小時取一次而得. 樣本數不良數樣本數不良數樣本數不良數18115211021
14、61224221839131223154141472415510151325266121692617715176271288185286910191329810520113010計算結果如下:平均不良率P= =0.233(CL)用P當真實過程不合格的估計值,可以計算管制上限和下限,如下: UCL=P+3 =0.412 LCL=P- 3 =0.054P管制圖如下:P管制圖P管制圖0 00.10.10.20.20.30.30.40.40.50.50.60.61 12 23 34 45 56 67 78 89 910101111121213131414151516161717181819192020
15、2121222223232424252526262727282829293030樣本號數樣本號數不良率不良率針對管制圖進行分析 由管制圖中我們可以發現來自樣本12及25的兩點超出管制上限,故制程是在非管制狀態,必須進一步探討是否有異常原因.分析樣本12得知,在這半小時里,有一批新進的包裝袋被使用,所以這異常的現象是由于新原料加入引起.而在樣本25那半小時,有一個沒有經驗的員工在操作此機器,而使樣本25有這麼高的不良率. 現在將超出管制界限的兩個點刪除掉,重新計算管制界限,管制以后的制程,其管制中心線及上.下限為 不是管制圖的選擇數據性質計量值計數值樣本大小N=?數据係不良數或缺點數N=1N2C
16、L性質?N=?管制圖X_XN=25N10缺點數不良數N是否相等?是不是單位大小是否相同?是XR管制圖RX管制圖管制圖管制圖nC管制圖XXRmp管制圖pn管制圖 三.管制圖的判別管制狀態,意指制程安定,管制狀態也稱安定狀態.我們無法知道制程的真正狀態,只能對制程的某種特性值收集數據,將其繪在管制圖上,由管制圖來觀察制程的狀態.在判定制程是否處于管制狀態,可利用以下基準:1. 管制圖的點沒有逸出界外.2.點的排列方法沒有習性,呈隨機現象.在正常管制的狀態下,管制圖上的點子應是隨機分布,在中心線的上下方約有同數的點,以中心線近旁為最多,離中心線愈遠點愈少,且不可能顯示有規則性或系統性的現象.歸納得到
17、下面兩種情形: 3 3點中有點中有2 2點在點在A A區區0 01 12 23 34 45 56 61 12 23 34 45 56 67 78 89 910101111121213131414樣本號數樣本號數觀測值觀測值0 01 12 23 34 45 56 61 12 23 34 45 56 67 78 89 910101111121213131414樣本號數樣本號數觀測值觀測值連續連續9 9點在點在C C區或區或C C區以外區以外0 01 12 23 34 45 56 61 12 23 34 45 56 67 78 89 910101111121213131414樣本號數樣本號數觀測值觀
18、測值連續連續6 6點遞增或遞減點遞增或遞減0 01 12 23 34 45 56 61 12 23 34 45 56 67 78 89 910101111121213131414樣本號數樣本號數觀測值觀測值1414點上下交替點上下交替0 01 12 23 34 45 56 61 12 23 34 45 56 67 78 89 910101111121213131414樣本號數樣本號數觀測值觀測值5 5點中有點中有4 4點在點在B B區區0 01 12 23 34 45 56 61 12 23 34 45 56 67 78 89 910101111121213131414樣本號數樣本號數觀測值觀
19、測值1515點在點在C C區中心線上下區中心線上下0 01 12 23 34 45 56 61 12 23 34 45 56 67 78 89 910101111121213131414樣本號數樣本號數觀測值觀測值8 8點在點在中心線兩側中心線兩側, ,但無一在但無一在C C區區 非隨機管制界限內的判定利用點的排法判定是否處在管制狀態,可依據以下法則: 1.點在中心線的一方連續出現. 2.點在中心線的一方出現很多時. 3.點接近管制界限出現時. 4.點持續上升或下降時. 5.點有周期性變動時. 連串連續七點或八點在中心線與管制上限或中心線與管制下限之間的型誤關差的機率是約為( )8=0.003
20、9,在如此小的機率竟會出現,可想像有異常原因發生,在中心線的上方或下方出現的點較多如下: 1.連續11點以上至少有10 點 2.連續14點以上至少有12 點 3. 連續17點以上至少有14 點 4. 連續20點以上至少有16點點子出現在管制界限附近,三倍標準差與二倍標準差間.1. 連續3點中有2點.2. 連續7點中有3點.3. 連續10點中有4點管制圖中的點的趨勢傾向連續6點以上一直上升或一直下降,趨勢是以向某一個方向連續移動,而趨勢傾向的發生有以下可能原因:1.由于工具磨損或制程中某些成分劣化所造成.2.人的因素造成,如工作者疲勞.3.季節性因素造成,如氣溫變化. 管制圖中的點的趨勢傾向連續
21、6點以上一直上升或一直下降,趨勢是以向某一個方向連續移動,而趨勢傾向的發生有以下可能原因:1.由于工具磨損或制程中某些成分劣化所造成.2.人的因素造成,如工作者疲勞.3.季節性因素造成,如氣溫變化. 周期性循環變化管制圖上的點,呈現一個周期性循環變化時,應調查下列不良原因:1.機器開動或關閉,造成溫度或壓力的增減.2.物料的品質受季節或供應商的影響.3.由于周期性的預防保養,造成機器性能的周期變化表現.4.由于操作員疲勞及隨后的休息造成的周期性的變化.5.由于材料的機械及化學性質所造成的周期性. 過于集中型點子大都集中在中心線附近1.5倍標準差間,其型誤差機率是0.0027,如果抽樣選擇不當,
22、可能會造成點子集中在中線附近,例如兩個不同操作員的結是點在同一張圖上.像這種母體混合的情形相當普遍.以下是一些造居這種情形的可能原因:1.兩個或兩個以上的操作員點在同一張圖上.2.兩台或兩台以上的機器點在同一張圖上.3.兩家品質差異很大的供應商點在同一張圖上.4.兩台或更多的量測設備間的差異.兩條以上生產線制程方法上的差異. 管理不善者1.人員教育,訓練不足,2.原始設計有錯誤或圖上標示的問題等.3.治具,夾具設計不當或使用不當.4.不良材料混入制程.5.未推行標準化活動.6.測試儀器未加校正與維護.7.未落實保養工作上列諸項原因常出在管理制度不善的工廠,在 R管制圖呈現大的變動,如欲消除此類
23、異常原因,一定要先確定管理制度,推行標準化工作.技術不足者1. 機器設計上的問題.2. 制程能力不足:材料,機械,作業方法與人員綜合結果無法達到品質要求者.3. 工作環境布置不當.4. 測定儀器的測定方法不當.5. 機械設備精度不足.6. 缺乏技術人才.此諸原因常明顯地表現于二種現象:管制界限很寬,產品品質分散幅度較規格界限為寬.此諸異常原因由于制程能力不足而起,非設法加強制程能力不可.否則制程零件的互換性有問題,需經全數選別才能裝配,產品需經全數檢查,才能符合規格要求. 其他因素者 1.異質材料的突然入侵. 2.日夜班精神上的困擾等. 3.工作人員的疏忽. 4.未按操作標準作業. 5.機械的自然磨損. 6.操作條件的突然變化. 7.計算的錯誤. 8.操作標準不完備. 9.不隨機抽樣法.此諸原因常在管制圖上出現,如有系統可尋,則利用分層方法加以分析;如不規則出現,則易被發現,而予以消除.七大手法口決魚骨追原因查檢集數据柏拉抓重點直方顯分布散佈看相關管制找異常層別作解析